E-ticarette Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi: Faydalar ve Kullanım Örnekleri | mantıklı

ChatGPT geçen yıl ilk kez ortaya çıktığında dünya üzüldü. Chatbot hızla müşteri hizmetlerinde en önde gelen makine öğrenimi kullanım durumlarından biri haline geldi ve yapay zekanın (AI) teknolojinin belirli görevleri insanlardan çok daha iyi gerçekleştirebileceği bir noktaya ulaştığını gösterdi.

Ancak e-ticarette makine öğrenimi (ML) ve yapay zeka, sohbet robotlarının çok ötesine geçiyor. Perakendeciler, kişiselleştirme, veri analitiği için yapay zekayı kullanır. dinamik ücretlendirmeve öneri motorları. Zalando ve Asos gibi büyük isimler, müşterilerin sitede bulundukları anı daha iyi anlamak için tüm derin öğrenme departmanlarını kuruyor. 

Görünüşe göre AI, e-ticarette geri dönüşü olmayan değişiklikler getiriyor.

Elogic'te ön planda kaldık en iyi e-ticaret trendleri 2009'dan beri ve kesinlikle ML ve AI'nın burada kalacağını söyleyebiliriz. Platformdan bağımsız bir şirket olarak Adobe Commerce ve Salesforce Commerce Cloud gibi birçok büyük e-ticaret platformunun üstün müşteri deneyimi (CX) ve analitikle ilgili daha derin içgörüler sunmak için makine öğrenimi algoritmalarından yararlandığını görüyoruz.

Bu makalede, e-ticaret şirketlerinin e-ticarette yapay zekayı nasıl kullandığını, buna neden yatırım yapmak isteyebileceğinizi ve günlük iş operasyonlarınızı düzene sokmak ve müşteri deneyiminizi geliştirmek için bunu uygulamaya nasıl başlayabileceğinizi göreceksiniz.

Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka Nasıl Çalışır?

‌ML ve AI terimleri sıklıkla birbirinin yerine kullanılsa da, biraz farklı şeyleri ifade ederler.

Makine öğrenimi (ML) kelimenin tam anlamıyla bir makineye öğrenmeyi öğreten yapay zekanın (AI) bir alt kümesidir! Makine öğrenimi modelleri verilerle beslenir ve tıpkı bir insanın yaptığı gibi sonuçlar çıkarmaya çalışırken verilerde kalıplar arar. Sistem açıkça programlanmamıştır, bunun yerine tarihsel verileri kullanarak tahminlerde bulunmayı veya bazı kararlar almayı öğrenir.

Öneri motorları, e-ticaret makine öğreniminin klasik bir örneğidir. Sistem, kullanıcının en son satın aldığı ürünler, tercih ettiği renkler, bütçeler gibi ilgili detaylarını öğrenerek, müşterinin alması muhtemel ürünleri önerecek bir algoritma oluşturuyor.

Daha fazla oku: Çevrimiçi İşinizi Geliştirmek için En İyi 20 e-Ticaret Aracı 

Bu arada, yapay zeka (AI) bilgisayarların insan zekasını taklit etmesine izin veren herhangi bir tekniğe atıfta bulunan çok daha geniş bir terimdir. Siri, Cortana ve Alexa Sesli Yardım, yapay zeka örnekleridir.

Bir mağazada sesle etkinleştirilen aramayı veya kişiselleştirilmiş ürün tekliflerini gördüğünüzde, bunların yapay zeka ve e-ticaretin iş başında olduğunu bileceksiniz.

Yine de yapay zeka ve makine öğrenimi, çevrimiçi alışverişte el ele gider; ve perakendeciler için gelişmekte olan bir alan olsa da, yeni müşteri etkileşimlerinin ve iş fırsatlarının yolunu açıyor.

İş Fırsatlarını Yakalamak: Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi E-Ticaretten Nasıl Yarar Sağlayabilir?

AI ve ML, e-ticaret endüstrisi üzerinde derin bir etkiye sahiptir. Şirketlerin bugünden işlerini dönüştürmeye başlamaları için e-ticarette yapay zeka ve makine öğreniminin başlıca avantajları burada.

Daha yüksek YG

Yapay zekanın e-ticaret satışlarını nasıl artırabileceğini gerçekten çok az kişi anlıyor. Göre McKinsey Yapay Zeka Durumu Raporu, Yanıt verenlerin %79'u, yapay zekayı pazarlama ve satışa entegre etmenin işletme gelirini artırdığını belirtti. Bunu CRM'nize entegre etmek, daha verimli bir satış süreci yaratabilir. CDP'ler veya iş zekası (BI) gibi yapay zeka tabanlı bir e-ticaret platformu eklemek, ortalama sipariş değerinizi (AOV) ve müşteri sadakatini artıracak kişiselleştirmeye giden yolu açacaktır.

Aslında, bu faydayı gösteren birçok durum vardır. Amazon'un tavsiye motoru, şirketin yıllık satışlarının %35'ini oluşturuyor ve Alibaba, akıllı lojistik programına yatırım yaptıktan sonra teslimat hatalarını %40 oranında azalttı.

Hedefli pazarlama ve reklamcılık

En iyi CRM ve e-ticaret çözümü olan Salesforce ve Elojik ortak, müşterilerin kişiselleştirilmiş bir deneyim beklediğini belirtir. Yine de sadece Pazarlamacıların% 26 kuruluşlarının başarılı bir kişiselleştirme stratejisine sahip olduğundan emindir. En büyük zorluklardan biri, departmanların müşteriyle ilgili aynı bilgilere erişimi olmadığında, bağlantısız müşteri deneyimlerine yol açan silo halindeki verilerdir.

Verileri birleştirmek, yapay zekanın e-ticaretteki faydalarından biridir. Yapay zeka ve makine öğrenimi, bir işletme genelinde birden fazla veri kaynağından yararlandığından, yapay zeka teknolojisi görünür, erişilebilir ve eyleme dönüştürülebilir içgörüler üreterek bu siloları kırabilir. Örneğin, AI güdümlü müşteri veri platformları (CDP'ler) verilerinizi birleştirecek, büyük hacimli verileri analiz edecek ve pazarlama kampanyalarını test etme ve iyileştirme sürecini hızlandıracaktır.

Trendleri belirlemek, potansiyel müşteri trendlerini tahmin etmek ve değerli bir şekilde satın alınan veya görüntülenen ürünlere benzer ürünler önermek için bu içgörüleri kullanabilirsiniz. Ve en önemlisi, şunları yapabilirsiniz:geniş ölçekte kişiselleştirin kanallar arasında kullanıcı deneyimlerini özelleştirme.

Bilgilendirilmiş iş kararları

Birçok işletme, yalnızca veri toplamayı değil, aynı zamanda bu verileri anlamlandırmayı da oldukça zor bulmaktadır. Geleneksel analitik araçları şimdiye kadar bir amaca hizmet etti, ancak kesinlikle e-ticarette AI/ML'yi benimseyen araçlar gibi değil.

Yapay zeka güdümlü tahmine dayalı analitik, burada özel bir sözü hak ediyor. İş kararlarınızı daha bilinçli hale getirebilir ve bir e-ticaret mağazasındaki belirli öğeler veya tüm kategoriler için gelecekteki ürün talep modellerini doğru bir şekilde tahmin edebilir. 

"Diyelim ki şirketinizin gelirlerini artırmak için yola çıktınız" diyor İgor Yakovliev, Elogic Commerce'de Yönetici Ortak ve COO. "Topladığınız veri örneğine göre sistem, Y hizmetinin en yüksek kar marjına sahip olduğunu görüyor. Bu hizmeti talep eden müşterilerin türünü tarar ve bu hizmeti belirli bir hedef gruba tanıtmanızı önerir. Bu tür analiz araçlarına yapay zeka ekleyin ve tahmine dayalı analitik elde edin."

Optimize edilmiş lojistik ve envanter yönetimi

Envanter yönetimi, elinizde çok fazla veya sınırlı stoğunuz olabileceğinden en büyük B2B ve B2C zorluklarından biridir. Aynı durum, perakendecilerin satın alma ve üretim maliyetlerini düşürmek için etkili tedarik zinciri stratejilerine yatırım yaptığı lojistik için de geçerlidir.

Kolaylaştırılmış lojistik ve envanterin net bir görünümü, yapay zekanın e-ticaretteki faydalarından biridir. Gelişmiş gerçek zamanlı envanter yönetimi sistemleri, depolar ve kanallar genelinde envanterinizin kullanılabilirliği hakkında sizi bilgilendirmek için yapay zekaya güvenir. Ayrıca talep modellerini tahmin etmek ve depo yenileme planlarınızı optimize etmek için verileri analiz edebilirler.

Aslında, McKinsey & Company raporları AI güdümlü tahmin, tedarik zinciri hatalarını yüzde 20 ila 50 oranında azaltabilir ve bu da daha yüksek satışlara dönüşür. Örneğin, eğer online ayakkabı satmak, sonbahar döneminde kışlık ayakkabılara olan talebin arttığını görebilir ve tedarik zincirinde aksama riskini göz önünde bulundurarak teslimatları buna göre planlayabilir, stoklayabilir ve programlayabilirsiniz.

Daha yüksek müşteri dönüşümleri

AI algoritmaları, pazarlamacıların daha iyi müşteri etkileşimi ve daha yüksek dönüşümler için sayfaları hızlı bir şekilde analiz etmesine ve optimize etmesine olanak tanır. 

Örneğin, bir DTC markası ve PepsiCo'nun bir yan kuruluşu olan SodaStream, Kullanılmış Dünya çapında 46 pazarda pazarlama kampanyalarının etkinliğini analiz etmek için e-ticaret için yapay zeka ve makine öğrenimi. Sonuçlar, reklamların kanala bağlı olarak tüketicilere farklı şekilde hitap ettiğini gösterdi. Marka, e-posta dönüşüm oranlarında %3-%5, SMS metin dönüşüm oranlarında ise %10-15 artış gördü.

Bu, e-ticarette yapay zekanın yalnızca bir uygulamasıdır. Ayrıca şunun için de uygulayabilirsin: 

• site arama (çünkü müşterileriniz ihtiyaç duydukları şeyi ne kadar hızlı bulursa, siz de o kadar hızlı satış yaparsınız)
• yeniden pazarlama kampanyaları (kullanıcılarınıza alışveriş sepetlerini terk ettikten sonra geri dönüp satın alma işlemini tamamlamalarını teşvik etmek için kişiselleştirilmiş promosyonlar ve teşvikler gönderin)
• müşteri hizmetleri (alışveriş yapanlarınıza self servis yapay zeka destekli sohbet robotları sunarak müşteri destek hattının sonsuz koridorunu aşın).

E-Ticaret Örneklerinde En Başarılı Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka Nelerdir?

eBay ve Amazon gibi büyük oyuncular, tüm satış döngüsü boyunca kazanan bir yapay zeka entegrasyonu deneyimine sahiptir. Ancak, bu teknolojilerden yararlanmak için mutlaka pazar lideri olmanız gerekmez. E-ticaretteki başarılı yapay zeka kullanım durumları, mağazanızın boyutu ne olursa olsun, rekabet avantajları elde etmek için yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojilerini entegre edebileceğinizi gösteriyor.

Daha fazla oku: E-ticarette Lider: Amazon'un Bu Kadar Başarılı Olması İçin 7 Neden 

Öneri motorları

Tavsiye sistemleri, kişiselleştirilmiş teklifler ve gelişmiş müşteri deneyimi sunarak şirketlerin satışlarını artırmasına yardımcı olur. Öneriler genellikle web sitesi aramasını hızlandırır, kullanıcıların gerekli içeriğe erişimini kolaylaştırır ve mükemmeldir çapraz satış ve yukarı satış online alışverişte yapay zeka örnekleri. 

Ayrıca daha yüksek bir satın alma oranına katkıda bulunurlar ve daha yüksek satışlara dönüşen kullanıcı sadakatini artırırlar. Elogic ekibi, Certona'nın yapay zeka destekli kişiselleştirme çözümünü ABD'li bir moda perakendecisi için entegre ettikten sonra, Carbon38, marka ortalama sipariş değerinde (AOV) ve geri dönen müşterilerde büyük bir artış gördü.

Fiyatlandırma stratejisi

Yapay zeka destekli fiyatlandırma, büyük miktarda veriyi analiz etmek ve bu analize dayalı olarak fiyatlandırma kararları vermek için algoritmayı kullanır. Bu, B2B e-ticaretinde AI'nın en belirgin örneklerinden biridir.

Veri analizi için gelişmiş araçlar, çok kanallı kaynaklardan bilgi alır ve fiyatların esnekliğini belirler. Etkileyen faktörler arasında konum, müşterinin satın alma tutumu, baharat ve belirli segmentteki pazar fiyatları yer alır. 

Ayrıca algoritma, müşteri segmentasyonu ve gerçek zamanlı optimizasyon gerçekleştirerek fiyatlandırma planlarını kişiselleştirmenize olanak tanır.

Örneğin, bir B2B teknik bileşen uzmanı olan Finlandiyalı müşterimiz Wexon, artık kullanıcı davranışını analiz edebilir ve kayıtlı/yeni müşteriler, sipariş hacimleri ve piyasa koşullarına göre fiyat katmanlarını ayarlayabilir.

Görsel arama

Alışveriş yapanlar, satın almadan önce görsel içeriğe göz atma eğiliminde olsalar da bazen aradıklarını açıklamak için doğru kelimeleri bulamıyorlar. Görsel arama çok daha kolay hale getirir. Müşteriler, uzun ve ayrıntılı bir sorgu yazmak yerine basitçe bir resim yükleyebilir. Sonuç olarak, müşteri aramayı daraltabilir ve daha alakalı öğeler elde edebilir.

Bing Görsel Arama, Google Lens ve Görsel Arama, bu tür aramayı bir trend haline getiren e-ticaret için güçlü yapay zeka araçlarıdır. Piyasa, mevcut gardırobunuzla ilgili kıyafet seçeneklerini bulmanızı sağlayan Pinterest'in Lens Your Look arama motorunu kullanıyor.

Örneğin ASOS, makine öğrenimi ile e-ticareti güzel bir şekilde birleştirdi ve mobil uygulaması için Style Match özelliğini oluşturdu. Alışveriş yapanların fotoğraf çekmesine ve kataloglarından onunla eşleşen ürünleri keşfetmesine olanak tanır. Bu araç, alışveriş yapanları markadan satın almaya teşvik eder.

Eğilim, sesli arama ve konuşmalı ticaretle birleştiğinde özellikle olumlu sonuçlar veriyor. Markalar, e-ticaret için Amazon Lex makine öğrenimi modellerini entegre edebilir ve aramada kullanıcıların ses girişini yorumlamak için otomatik konuşma tanımanın avantajlarından yararlanabilir.

Müşteri duyarlılığı analizi

Geleneksel duyarlılık analizi araçları, hepsi muazzam miktarda ham veri sunan müşteri görüşmelerine, sosyal izlemeye, derecelendirmelere ve anketlere dayanır. Manuel olarak analiz etmeye başlarsanız, kesinlikle bir şeyler kayacaktır. 

Bu arada yapay zeka destekli araçlar, büyük hacimli verileri çok daha hızlı analiz edecek ve alıcı davranışındaki en küçük değişiklikleri belirleyecek. Makine öğrenimi teknisyenleri, olumlu veya olumsuz bir tutumu ima eden sözcükleri tanımlamak için dil işlemeyi kullanır. Bu nedenle, bu geri bildirim formları, ürün veya hizmet iyileştirmesi için sağlam ve anlayışlı bir arka plan sağlar.

Aslında işletmeler, müşteri yolculuğu haritalamalarında akıllı müşteri duyarlılığı analizini kullanabilir. Bu, Elogic'in müşterilerimizden biri için yaptığı bir harita örneğidir:

Envanter yönetimi

Tüccarlar, müşterilere doğru ürünleri, doğru zamanda ve yerde ve uygun koşullarda sağlamak için uygun envanter yönetimini gerçekleştirmeyi amaçlar. Süreç, stok ve tedarik zincirlerinin izlenmesini ve derinlemesine analiz edilmesini içerir. 

Envanter yönetimi söz konusu olduğunda, e-ticarette makine öğrenimi, öğeler ve tedarik zincirleri arasındaki kalıpları ve korelasyonları tespit eder. Algoritma, stok ve envanter için en uygun stratejileri belirler. Buna bağlı olarak analistler, elde edilen verileri uygulayarak teslimatı optimize eder ve stoğu çalıştırır.

Müşteri desteği

E-ticarette makine öğreniminin en parlak uygulamalarından biri olan sohbet robotları, tüccarların müşterilerle etkileşimini kısmen otomatikleştirmesine yardımcı olmak için mükemmel bir yoldur. Dahası, kaliteyi korurken maliyetleri önemli ölçüde azaltabilirsiniz. Karmaşık bir sorgu durumunda, bir robot insan müdahalesi ihtiyacını algılar ve müşteriyi bir müşteri destek temsilcisine yönlendirir. 

Üretken yapay zeka burada önemli bir rol oynar. Yapay zeka araçları bireysel müşteriler hakkında daha fazla bilgi edindikçe, müşterilerle çevrimiçi etkileşimler daha çok stilist veya kişisel müşteriyle olan etkileşimlere benzeyebilir. Örneğin, ikinci el tüketim malları pazarı olan Mercari, tanıttı ChatGPT yazılımı üzerinde çalışan ve yalnızca müşterilerin sorularına yanıt vermekle kalmayan, aynı zamanda giriş sorusuna göre ürün önerebilen yapay zeka odaklı bir alışveriş asistanı.

E-ticarette Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Uygulamasının Pratik Kullanım Örnekleri

Şimdiye kadar, gerçek perakendecilerden birkaç vaka senaryosuyla desteklenen e-ticarette AI ve ML'nin faydalarını ve uygulamalarını gördünüz. Şimdi size bazı büyük isimleri ve hiç şüphesiz sektördeki bu son teknolojilerden maksimum düzeyde yararlanmanın gurularını sunmanın zamanı geldi.

Daha fazla oku: Adobe Commerce Kullanan Ünlü Markaların Listesi 

Amazon ve kazanan müşteri hizmetleri 

Amazon, ana rakiplerinden biri olarak kusursuz müşteri hizmetlerine odaklanıyor e-ticaretin avantajları. Ve bu hizmet, e-ticaret için yapay zekanın yardımıyla sürdürülür. Peki, teknolojiyi hangi spesifik alanlarda uyguluyorlar?

• Ürün önerileri. Amazon, her belirli müşterinin bir sonraki adımda ihtiyaç duyabileceği ürünlerle ilgili tahminler yapmak için İşbirlikçi filtreleme ve Sıradaki modelleri kullanır. Araç, müşteri satın alma davranışının toplanan verileri tarafından etkinleştirilir.
• Lojistik. AI, daha fazla verimlilik ve doğruluk için yönlendirme, teslimat süreleri ve diğer teslimat parametrelerinde değişiklikler yapar. Drone teslimatı Amazon'un attığı bir sonraki adım olacak.
• Doğal Dil İşleme. Bu en yeni derin öğrenme tekniği, dijital asistanı güçlendiriyor Amazon tarafından Alexa.

Alibaba ve müşteri odaklı yaklaşımı

Şirket sürekli olarak AI ve ML tarafından sağlanan en gelişmiş araçları kullanıyor. Alibaba, artırılmış gerçeklik aynaları, yüz tanıma ödemeleri, etkileşimli cep telefonu oyunları ve diğer birçok özellik ve aracı uygular. Alibaba özellikle şunlara odaklanıyor:

• Akıllı iş operasyonları. Alibaba'nın kendi ChatGPT tarzı ürünü Tongyi Qianwen11 Nisan 2023'te yayınlanan , iddiaya göre işyerinde verimliliği optimize ediyor. Araç, sözlü konuşmaları yazılı notlara dönüştürmek ve iş teklifleri hazırlamak gibi bir dizi görevi yerine getirir. Bu, çalışanlara uzun vadede zaman ve kaynak tasarrufu sağlayacak ve sıkıcı günlük görevler yerine işlerine odaklanmalarını sağlayacaktır.
• Keskin kişiselleştirme. Etkileyici bir müşteri deneyimi yaratmak, çoğu modern tüccar için temel taşıdır. Alibaba bunu, yüksek oranda hedeflenmiş yapay zeka e-ticaret platformunu uygulayarak başarıyor. Bir müşteri daha önce nereden alışveriş yaptıysa, Alibaba havuzunda satın aldığı ürünleri yeni ürünlerle eşleştirmek mümkün. 
• Akıllı tedarik zinciri. Alibaba yarattı Ali Akıllı Tedarik Zinciri Ürün talebini tahmin eden, envanteri optimize eden, doğru ürün tekliflerini belirleyen ve fiyatlandırma stratejileri geliştiren yapay zeka destekli bir araç.

IKEA ve artırılmış gerçeklik kullanımı

Tüccarlar kim çevrimiçi mobilya satmak iadeleri yönetmenin ne kadar zor olduğunu bilirsiniz. Ürünlerin hacimli yapısı, alışveriş yapanların ürünü çevrelerinde hayal etmelerini zorlaştırıyor ve bu da iade maliyetlerini çok artırıyor. IKEA, AI ve artırılmış gerçeklik (AR) yardımıyla bu sorunu çözen markalardan biridir: 

• Daha iyi çevrimdışı ve çevrimiçi CX. Markanın yeni özelliği IKEA Yaratıcı web siteleri ve bir aplikasyon için müşterilerin dijitalleştirilmiş mobilyalarla kendi yaşam alanlarını tasarlamalarına ve görselleştirmelerine olanak tanıyor. Parçayı görmek için artık gerçek mekanda faaliyet gösteren bir mağazaya gitmeleri gerekmiyor; telefona basit bir tıklama yeterli olacaktır. 
• Görsel arama. Bir kullanıcı kamerasını bir mobilyaya doğrultabilir ve bir IKEA Place uygulaması buna benzer diğerlerini bulacaktır. GrokStyle'ın işaretle ve ara işlevi uygulamaya eklendi ve aramanın geleceği olarak kabul ediliyor.

Gap ve sanal soyunma odası

Heather Mickman, dünyanın en büyük giyim ve aksesuar perakendecilerinden biri olan Gap'in geçici CIO'su olduğunda, bunu onun görevi yaptı AI'yı Gap içinde nasıl çalıştıklarına dair DNA'nın bir parçası yapmak. İşte kesinlikle başarılı oldukları alanlar:

• Optimize edilmiş envanter hareketi. Makine öğrenimi destekli çözümleri, belirli bir mağazanın belirli bir ürünü için satış boyutunu belirleyen otomatik ve doğru boyut profilleri üretir. Bu sayede marka, ‌müşteri talep ve memnuniyetine ayak uydurur.
• Sanal soyunma odaları. Şirket, alışveriş yapanların bir mağazaya girmeden Gap kıyafetlerini denemelerine olanak tanıyan bir AR uygulaması sunuyor. Bir kullanıcı, uygulamada öne çıkan beş vücut tipinden birini seçebilir, üzerine Gap giysisini uygulayabilir ve gördüklerini beğenirse çevrimiçi olarak satın alabilir.

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimini E-Ticaret İşletmenizde Nasıl Uygulayabilirsiniz?

E-ticaretteki makine öğrenimi kullanım örnekleri etkileyicidir ve müşteri hizmetlerini iyileştirmekten işletmeniz için daha yüksek güvenlik sağlamaya kadar tüm alanları kapsar. Perakendede yapay zeka güdümlü otomasyonun uygulanmasının %40'tan %80'e artış sonraki 3 yıllarında. 

Peki, işletmenizin büyük dalgayı yakalamasına ve e-ticarette makine öğreniminden yararlanmasına yardımcı olan belirli prosedürler nelerdir? Birkaç adım, bilinmeyene doğru koşmadan önce süreci yapılandırmanıza ve ilgili stratejiyi geliştirmenize yardımcı olacaktır.

1. Hangi iş süreçlerinizin makine öğrenimi özellikli olabileceğini belirleyin 

İş akışlarınızı analiz edin ve kendinize şu soruları sorun:

• Hangi süreçler insan yoğundur?
• Hangi işlemler tekrarlanabilir?
• Büyük hacimli verileri incelemek için insan müdahalesi gerektiren süreçler nelerdir?

Yanıtlar, AI ve ML uygulamasının tam olarak nerede işinizde zamandan ve kaynaklardan tasarruf etmeye yardımcı olacağını gösterecektir.

2. Veri toplamayı ve özellik çıkarmayı düşünün

Veriler, e-ticarette AI ve makine öğreniminin verimli kullanımının temelidir. Tüm verileri, gelecekte analiz edilmesine ve yönetilmesine olanak tanıyan bir veritabanında depolamak akıllıca bir karar olacaktır.

3. Hedeflerinizi ve yeteneklerinizi belirleyin

Gerekenden daha geniş bir AI uygulama kapsamını benimsemeye çalışmak, makul olmayan harcamalara yol açabilir. Hedeflerinize odaklanın ve basit bir şeyle başlayın. Örneğin, müşteri kaybını tahmin etmeye ve önlemeye odaklanabilirsiniz. Sonuçlardan memnunsanız, AI uygulamasını ölçeklendirebilirsiniz.

4. Uygun araçları ve platformları seçin

Genel olarak, seçtiğiniz e-ticaret yazılımı, çevrimiçi perakende mağazanızı çalıştırmanın maliyetini ve verimliliğini büyük ölçüde etkilediği için işletmeniz için çok önemlidir. Bazen ihtiyacın bile olacak yeniden platform iş ihtiyaçlarınızı karşılayacak uygun bir çözüm bulmak için. Özellikle modern bilgi işlem teknolojisi, bulutta makine öğreniminin kullanılmasına izin vererek zamandan ve emekten daha fazla tasarruf etmenizi sağlar. 

İşletmenizin alanına bağlı olarak, operasyonlarınızı optimize etmeyi ve satışları artırmayı amaçlayan çok sayıda yapay zeka ve makine öğrenimi aracının keyfini çıkarabilirsiniz. Örneğin, Adobe Sensei çok sayıda zaman alan görevi otomatikleştirir ve oluşturma sürecine harcanacak daha fazla zaman bırakır. Nosto gerçek zamanlı olarak son derece kişiselleştirilmiş bir müşteri deneyimini otomatik olarak sunmak için yapay zekayı kullanan kapsamlı bir pazarlama çözümüdür. Sonuç olarak, gelişmiş katılım ve daha fazla satış elde edersiniz.

5. Özel bir ekip oluşturun ve hangi tedarikçilere ihtiyacınız olduğunu belirleyin

Benimseme sürecini düzgün bir şekilde yönetmek için işleri yolunda tutacak özel bir ekibe ihtiyacınız var. Ekip, proje için ihtiyaç duyulan üçüncü taraflarla yakın işbirliği içinde olacak ve sürecin belirlediğiniz hedeflere doğru ilerlemesini sağlayacaktır.  

Makine Öğrenimi/Yapay Zeka E-ticaret Çıkarımları

Kurumsal zorluklar nedeniyle e-ticarette yeni AI/ML'yi benimsemekten korkmuş olabilirsiniz; ya da tam tersine, teknolojiyi başarılı bir şekilde entegre eden büyük endüstri isimlerini örnek almak için ilham aldı. 

Hisleriniz ne olursa olsun hiçbir perakendeci sektördeki yeniliklere kayıtsız kalmamalıdır.

İş süreçlerinizi daha verimli hale getireceklerdir. Müşteri deneyiminizi kolaylaştırın. Hedeflemenizi iyileştirin ve hatta yeni pazarlara açılmanıza yardımcı olun.

Yapmanız gereken tek şey bir plan yapmak, bu teknolojilere inanan bir ekip oluşturmak ve gerektiğinde öğrenecek, gelişecek ve dönüş yapacak organizasyonel sabra sahip olmaktır.

Elogic, 14 yılı aşkın bir süredir e-ticaret geliştiricileri ve danışmanları olarak perakendecilerin ekiplerini geliştirmektedir. İşinizin mevcut durumunu değerlendirmenize, hedeflerinize ulaşmak için atmanız gereken adımları ve projeleri planlamanıza ve hatta gerekli teknolojiyi uçtan uca uygulamanıza ve entegre etmenize yardımcı olabiliriz.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoAiStream. Web3 Veri Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• Adryenn Ashley ile Geleceği Basmak. Buradan Erişin.
• PREIPO® ile PRE-IPO Şirketlerinde Hisse Al ve Sat. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://elogic.co/blog/how-to-use-machine-learning-and-ai-in-ecommerce-to-grow-your-business/